Use of Quantile Regression in Determining Factors Associated with BMI Among Vulnerable Adolescents in Rivers State, Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
Body Mass Index has been investigated using the traditional regression methods which may not provide a complete picture of the effects of the independent variables when the outcome is continuous and skewed. Information on the nutritional status of vulnerable adolescents in Nigeria is scanty thereby hindering appropriate intervention by policy decision-makers. We investigated the nutritional status of vulnerable adolescents by examining their body mass index (BMI). A cross-sectional survey of vulnerable adolescents, aged 10-17 years was conducted in three local government areas in Rivers state, Nigeria. A structured questionnaire was used to gather information on the economic status, means of livelihood and accessibility to education, nutrition and health of the adolescents. Quantile regression models were fitted to the data. About 39% of the 494 adolescents were underweight, 49.8% had normal weight, 5.5% were overweight while 6.1% were obese. Age was a significant predictor of BMI for the males at the 50th quantile. Adolescent males that experienced food insecurity showed lower BMI compared to those who were food secured. Age, sex, food insecurity and household economy were determinants of BMI among vulnerable adolescents.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».